# _*_ encoding: utf-8 _*_
# __author__ = 'lx'
import paddlehub as hub

# 情话生成
# texts     情话列表
def gen_lover_words(texts:list):
    module = hub.Module(name="ernie_gen_lover_words")

    test_texts = texts
    # 调用预测接口生成情话内容
    # beam_width决定每个情话开头输出的下文数目
    results = module.generate(texts=test_texts, use_gpu=False, beam_width=1)
    print(results)
    return results


def gen_acrostic_poetry(texts:list):
    # 在模型定义时，可以通过设置line=4或8指定输出绝句或律诗，设置word=5或7指定输出五言或七言。
    # 默认line=4, word=7 即输出七言绝句。
    module = hub.Module(name="ernie_gen_acrostic_poetry", line=4, word=7)

    test_texts = texts
    results = module.generate(texts=test_texts, use_gpu=False, beam_width=1)
    print(results)
    return results


def senta_lstm(texts:list):
    senta = hub.Module(name="senta_lstm")
    results = senta.sentiment_classify(texts=texts)
    return results


if __name__ == '__main__':
    # gen_lover_words(['生活'])
    senta_lstm(["这家餐厅很好吃"])